买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

申请/专利权人：长春理工大学

摘要：本发明属于生物工程领域之无透镜显微成像技术领域，为了解决现有技术中不能对细胞进行准确计数且仅能对相对分散且数目不多的细胞的图像进行简单分类和计数的技术问题，本发明提出一种“无透镜显微干涉成像细胞复现与计数方法”，从光电探测器获得原始数据，通过全息图像重构的方法完成细胞复现与计数，结合菲涅尔衍射的卷积算法处理干涉条纹，并且依靠图像分块逐块处理和高通频域滤波遏制孪生像，将复数域矩阵转化为实数域图像，此细胞复现过程比较真实地还原出细胞的大小以及特征，对细胞进行准确计数的同时还可以直接计算细胞的平均直径，最短直径，最长直径和光滑度等信息，做到对3μm以上的细胞复现与计数，成像视野大于20mm2。

主权项：1.无透镜显微干涉成像细胞复现与计数方法，其特征在于，包括如下步骤：将细胞计数样本置于两片盖玻片（1）之间，形成细胞计数样本的薄层（2），由某一单色光源（3）发出物光波，该物光波垂直照射所述薄层（2），生成的干涉图像由光电探测器（4）接收后，作为原始干涉图像传输给图像处理计算机；当需要对原始干涉图像进行整体处理时，设置薄层（2）与光电探测器（4）之间物距为1.0~10.0mm，当需要对原始干涉图像进行分块逐块处理时，设置薄层（2）与光电探测器（4）之间物距为0.5~1.0mm，原始干涉图像在图像处理计算机中取灰度并且转换为双精度，设置参数和参考光R，并记录原始干涉图像的横向像素数、纵向像素数； ，式中：exp代表自然对数e的指数运算，j是基本虚数单位，k=2πλ，x0是由原始干涉图像的纵向像素数个被横向像素数等分的图像的长组成的向量所组成的矩阵，y0是由原始干涉图像的横向像素数个被纵向像素数等分的图像的宽组成的向量所组成的矩阵，以光电探测器（4）中心为原点建立x-y-z坐标系，θ1为参考光R与x轴的夹角，θ2为参考光R与y轴的夹角；设置高通频域滤波器，其由理想高通滤波器和高斯高通滤波器组成，理想高通滤波器H1r,c的具体表达式为： ， ，式中，c、r是原始干涉图像的横、纵像素数，，是原始干涉图像对角线像素数，D0是截止频率，理想高通滤波器中D0的值是原始干涉图像对角线像素数的千分之五；高斯高通滤波器H2r,c具体表达式为： ， ，式中，e为自然对数，c、r是原始干涉图像的横、纵像素数，，是原始干涉图像对角线像素数，D0是截止频率，高斯高通滤波器中D0的值是原始干涉图像对角线像素数的百分之十；高通频域滤波器Hr,c具体表达式为： ，完成此步骤得到滤波图像；对所述滤波图像进行菲涅尔衍射的卷积算法， ，式中，I1是滤波图像的灰度图像，I0是其灰度信息，F代表傅里叶变换，F-1代表傅里叶逆变换，Hr,c为所述高通频域滤波器具体表达式，根据卷积定理计算出卷积复现图像的复振幅： ，式中，Ux,y是卷积复现图像的复振幅，exp代表自然对数e的指数运算，j是基本虚数单位，k=2πλ，λ是单色光源（3）中心波长，d是物距，F代表傅里叶变换，F-1代表傅里叶逆变换，I1是滤波图像的灰度图像，是参考光R的复共轭，x0是由原始干涉图像的纵向像素数个被横向像素数等分的图像的长组成的向量所组成的矩阵，y0是由原始干涉图像的横向像素数个被纵向像素数等分的图像的宽组成的向量所组成的矩阵，完成此步骤得到卷积复现图像；细胞计数方法：首先是像素分类及灰度均匀处理，将所述卷积复现图像先转换成实数域灰度图像，反复构建像素分类处理，并让灰度均匀化，再将图像二值化，得到二值图像；其次是边缘均匀处理，结合孔洞填充处理和边缘腐蚀、膨胀处理，让细胞计数样本得到比较真实的信息重建，得到最终所要计数的图像完成细胞质心计数；当对原始干涉图像进行所述分块逐块处理时，对每一个分块后所得的新的小图像均进行高通频域滤波和菲涅尔衍射的卷积算法后将所得结果组合，即构建重建像的大小得到卷积复现图像，再对卷积复现图像进行所述细胞计数方法。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 长春理工大学 无透镜显微干涉成像细胞复现与计数方法